基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为“污染型”气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

基于连续MODIS真彩图的霾监测预警新方法——以浙江省一次严重霾污染过程为例

采用NASA MODIS提供的全球影像浏览服务技术(GIBS)支持,并借助开源地理空间数据抽象库(GDAL)工具,实现了每日2次(上午和下午)用户自定义区域MODIS 250m分辨率真彩色图产品从互联网的近实时自动获取, 并基于该产品对2014年11月9日~14日浙江省一次大范围霾严重污染事件提前2d成功实现了预警.结果表明:连续的MODIS真彩图产品大幅改善并提高了传统可见光遥感监测灰霾的效果;MODIS 250m真彩色图3通道数据值与地面站点颗粒物浓度之间具有较好的相关性,前者与AQI,PM2.5和PM10之间的相关系数(R)分别为0.62,0.65和0.59.基于连续的 MODIS真彩图产品,并结合地面站点数据和天气形式进行综合分析能够及时提供相关预警服务;在业务流程上简单,高效,稳定,尤其对浙江省外源输入性霾识别有着良好的指示作用,具有较好的应用前景.     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

基于MODIS数据的林火识别方法研究

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害。遥感、地理信息系统(简称GIS)、网络等现代高新技术的出现和发展。为人类研究防灾减灾的工作提供了更为方便的条件。该文在分析MODIS数据各波段特性、对地表亮温法和亮温一植被指数法火点识别的精度进行比较的基础上,结合CIS技术,利用地面信息,采用亮温一植被指数法,建立了基于MODIS数据的林火识别模型。经实验验证,该方法总体判识精度优于80％,能较好地满足林火检测需求,同时还可以获得燃烧植被的类型。     

基于MODIS数据的洞庭湖水体面积与多站点水位相关关系研究

针对洞庭湖区,以30 m分辨率的环境减灾卫星CCD影像为参考,对比分析了归一化差异植被指数（NDVI）和比值植被指数（RVI）应用于MODIS遥感影像水体面积提取的优缺点。研究发现,选取NDVI并且赋予各月份各自适应的阈值进行水体面积提取,有效避免了采取单一阈值造成的枯水期水体误提以及丰水期水体漏提问题。将提取湖区面积与相应日期水位数据组成水位 面积组,建立湖区面积 水位相关关系。考虑到建立湖区面积与单一水文站点水位间相关关系存在一定空间不合理性,选取逐步多元回归法建立2003~2006年湖区面积与多站点水位间相关关系。结果表明：在高水位和低水位处,洞庭湖面积 水位关系年际间变化不太明显,但在中等水位处（如24~29 m）,湖区面积 水位关系有比较明显的变化,同一水位处湖区面积有逐年减小的趋势。     

2000~2013年鄱阳湖流域蒸散量时空变化

蒸散是陆地表面水分循环的重要过程,是研究流域水资源、水循环等领域的重要参数。以鄱阳湖流域为研究对象,利用鄱阳湖流域5个主要子流域水文控制站监测流量资料和气象站监测降水资料,根据水量平衡原理计算各子流域年度蒸散,验证MODIS蒸散数据产品（ET_MOD）,并分析2000~2013年鄱阳湖流域蒸散时空变化状况和土地利用变化对蒸散量的影响。研究结果表明：（1）ET_MOD具有较高的精度,年蒸散量的平均误差为165.9 mm,平均相对误差为9.78%;（2）2000~2013年鄱阳湖流域的年蒸散变化范围875.4~912.2 mm;鄱阳湖流域总蒸散量呈先增加后减少的“几”字形季节变化特征;（3）从蒸散量与地形特征的关系看,鄱阳湖平原区蒸散量低,周边的山地丘陵区较高;各子流域的蒸散量表现为：赣江流域 > 抚河流域 > 信江流域 > 修水流域 > 饶河流域;（4）土地利用方式对蒸散量有显著的影响,各土地利用类型的平均蒸散量表现为：林地 > 农田 > 草地 > 未利用地。     

云南省气溶胶光学厚度时空变化特征的遥感研究

利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)的气溶胶产品研究云南省气溶胶光学厚度(AOT)的时空变化特征。研究结果表明:在长时间尺度上,区域月平均AOT没有明显的增长趋势,年平均值大约为0.19,反映了人为活动排放进入大气的气溶胶没有明显的增加;月平均AOT的变化呈双峰分布特征,2个峰值分别出现在3、8月,AOT大约为0.35±0.08和0.31±0.05,5月出现明显的谷值(0.20±0.03),AOT减少的原因可能是该地区降水增多,大量的降水可以清除大气中的气溶胶粒子,最小值常出现在1月或12月,AOT大约为0.09±0.02。在空间上,云南省AOT普遍较低,年平均值的空间分布为0~0.4,低值区出现在西北部的迪庆州、怒江州和丽江市;AOT高值区分布在云南省的南部和东北部地区,3月AOT值最大可达0.80以上,南部和北部差值达到0.60以上,8月AOT的高值区主要出现在中部的玉溪市红河州北部、玉溪市和昆明市。云南省AOT北高南低分布格局的原因主要是北部地区人为气溶胶排放较少,另外,由于地形的影响,北部地区风速较大,气溶胶停留在大气中的时间较短,AOT较小。     

基于EOS/MODIS卫星遥感数据的渤海海冰变化趋势及特征应用研究

根据卫星遥感数据的分辨率、采集频次、获取方式等特点,将MODIS卫星遥感数据应用到渤海海冰遥感监测中。通过海冰在可见光和红外光波段的光谱存在特定差异的特性,对海冰发生面积进行提取。同时对渤海海冰进行了遥感监测,并完整地监测到海冰从发生到极盛再到消退的全过程。同时,在海冰发生最为严重的时段,对辽东湾海域进行了密集监测。研究结果表明,MODIS卫星遥感数据在海冰监测中有着及时、准确的优势。     

遥感指数在湖泊叶绿素a反演研究中的应用

借鉴陆地植被指数的算法,利用MODIS数据的波段组合对太湖叶绿素8浓度进行反演。探讨了差值植被指数DVI、比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI这三种遥感指数形式的反演效果及各自特点。MODIS数据蓝光波段和红外波段的组合是反演太湖叶绿素浓度的最佳波段组合,DVI适合于反演叶绿素浓度高的情况,RVI的反演结果两极分化明显而普适性较差,NDVI适合于反演浓度较低的情况。     

基于EOS/MODIS资料的太湖藻类动态模拟

建立了太湖藻类生长的动态模型,并将其与水动力模型和水质模型相耦合,利用2001年7～8月太湖的实测资料对模型进行了率定。借助该模型,对2004年8月太湖水体中TN、TP的变化以及藻类生长过程进行了模拟。利用中分辨率成像光谱仪EOS/MODIS的数据对太湖叶绿素a浓度进行遥感定量,将遥感监测数据和模型计算结果进行了比较。结果表明:该模型可进行风生湖流、TN、TP的模拟,以叶绿素a浓度描述的藻类浓度的模拟值能较好地拟合遥感监测值,且遥感监测图和模型模拟图所反映的全太湖叶绿素浓度分布基本一致。最后根据遥感和模拟对太湖全区的藻类分布作了具体的分析。